基于内积的汉明距离类基因组量子分类器在IBMQX4与IBMQX16上的实现
量子物理
2019-07-22 v1 基因组学
摘要
受使用功能基因组学属性作为输入对患病个体与对照进行分类的问题驱动，我们将输入编码为基因组上基因组属性存在（1）或缺失（0）的字符串。细分基因组中的物理区域块作为特征维度，充分利用了处于量子计算机计算基的优势。鉴于两个二进制串之间的自然距离是汉明距离，且该距离与量子比特间内积具有共性，我们开发了两种类汉明距离分类器，应用两种不同内积（“主动”与“对称”）将测试输入直接高效地分类为两个训练类之一。为处理多个疾病与对照样本，每个训练类可由任意数量的位串（即样本数）组成，这些可压缩为每类一个输入串。因此，无论训练样本数多少，我们的电路所需量子比特数相同。这些实现训练二分决策平面的算法在 IBMQX4 与 IBMQX16 上进行了模拟与实现。后者允许对基因组上 个训练特征进行编码，对应 个（疾病与对照）训练类。
引用
@article{arxiv.1907.08267,
title = {Implementation of a Hamming-Distance-Like Genomic Quantum Classifier Using Inner Products on IBMQX4 and IBMQX16},
author = {Kunal Kathuria and Aakrosh Ratan and Michael McConnell and Stefan Bekiranov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.08267},
year = {2019}
}